Submitted 16 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Accepted for publication at the Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik 2024
توضیحات به فارسی
ارائه شده 16 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: برای انتشار در The Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik 2024 پذیرفته شده است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Federated Learning presents a way to revolutionize AI applications by eliminating the necessity for data sharing. Yet, research has shown that information can still be extracted during training, making additional privacy-preserving measures such as differential privacy imperative. To implement real-world federated learning applications, fairness, ranging from a fair distribution of performance to non-discriminative behaviour, must be considered. Particularly in high-risk applications (e.g. healthcare), avoiding the repetition of past discriminatory errors is paramount. As recent research has demonstrated an inherent tension between privacy and fairness, we conduct a multivocal literature review to examine the current methods to integrate privacy and fairness in federated learning. Our analyses illustrate that the relationship between privacy and fairness has been neglected, posing a critical risk for real-world applications. We highlight the need to explore the relationship between privacy, fairness, and performance, advocating for the creation of integrated federated learning frameworks.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری فدرال با از بین بردن ضرورت به اشتراک گذاری داده ها راهی برای انقلابی در برنامه های هوش مصنوعی ارائه می دهد.با این حال ، تحقیقات نشان داده است که اطلاعات هنوز هم می توانند در طول آموزش استخراج شوند ، و اقدامات اضافی برای حفظ حریم خصوصی مانند ضرورت حریم خصوصی دیفرانسیل را انجام می دهند.برای اجرای برنامه های یادگیری فدرال در دنیای واقعی ، انصاف ، از توزیع عادلانه عملکرد تا رفتار غیر تبعیض آمیز ، باید در نظر گرفته شود.به ویژه در برنامه های پرخطر (به عنوان مثال مراقبت های بهداشتی) ، جلوگیری از تکرار خطاهای تبعیض آمیز گذشته بسیار مهم است.از آنجا که تحقیقات اخیر تنش ذاتی بین حریم خصوصی و انصاف را نشان داده است ، ما یک بررسی ادبیات چندوجهی را انجام می دهیم تا روشهای فعلی را برای ادغام حریم خصوصی و انصاف در یادگیری فدرال بررسی کنیم.تحلیل های ما نشان می دهد که رابطه بین حریم خصوصی و انصاف مورد غفلت قرار گرفته است و خطر مهمی برای برنامه های دنیای واقعی ایجاد می کند.ما نیاز به بررسی رابطه بین حریم خصوصی ، انصاف و عملکرد ، حمایت از ایجاد چارچوب های یادگیری یکپارچه فدراسیون را برجسته می کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
